1、QC七大手法,质保部 张晓鸣,新？旧？,旧的哪七种？新的哪七种？,1.查检表 2.柏拉图 3.特性要因图 4.直方图 5.散布图 6.层别法 7.管制图,1.亲和图法(KJ法) 2.关联图法 3.系统图法 4.矩阵图法 5.矩阵解析法 6.过程决策程序图 (PDPC) 7.箭形图解法,何谓QC七大手法,Quality Control 七大手法 = 品管七大手法 1950年代由日本首先提倡，并于1980年代发 扬光大至全世界. “瞎子摸象” “嗓门高”说话,用数据说话,数据=事实,计量值定量数据 数据 计数值定性数值,QC七大手法有哪些?,凭经验去决定问题点，不易掌握重点，应利用统计方法来解析所
2、得的数据或图表，藉以取得重点；QC 七大手法是目前最简单、常用的统计手法，时时刻刻在生活中出现，分别如下: 查检表(Checklist) : 收集、整理资料 直方图(Histogram): 展示数据的分布情况 散布图(Scatter Diagram): 展示变量之间的关系 柏拉图(Pareto Diagram): 确定主导因素 管制图(Control Chart): 制程稳定性 特性要因图(Characteristic Diagram): 寻找引发结果的原因 层别法(Stratification): 从不同角度层面发现问题,对应一下?,QC七大手法和我有关么?,你曾有过出门忘记带手机、钥匙、皮
3、包的痛苦经验吗？(查检表) 你曾经有上级交付任务却搞不清楚方向的迷惘吗？(柏拉图) (特性要因图) 我靠! 怎么全中国的人都中奖了只有我没中?乐透彩券真的公平吗？(直方图)(散布图),(一)查检表-Checklist,使用简单易了解的设计表格或图形，工作者依规定之查检记号、记录其结果及状况，并加以统计整理其数据，又称查核表或点检表。 检查用查检表 依预先订定应列入检查的项目，再据此去检查确认，以确保作业无遗漏或疏忽。 记录用查检表 利用收集数据以了解数据的分布状况，或显示不同项目发生的不同程度。,(一)查检表-Checklist,(一)查检表-Checklist,(一)查检表-Checklis
4、t,(二)直方图 -Histogram,是将数据所分布的范围，区分为几个区间，将出现在各区间内的数据之出现次数作成次数表，并将其以图(柱形图)的形式表现出来。 透过数据的量测 (长度、重量、时间、温度、硬度等，经由量测所得到的数据) 及直方图的整理，我们可以得到数据的几种特征:1. 数据的分布形态(分配状态) 2. 数据的中心位置。 3. 数据离散程度的大小。 4. 数据和规格之间的关系。,(二)直方图 -Histogram,(二)直方图 -Histogram,左偏型(右偏型) 说明:直方图的平均值在分布中心之左方，次数在左半边高到了右半边后则缓落，为不对称分布。 解析:理论上说，可能是因为规
5、格等因素，而限制了下限值，当某一数据以下数值不被采用时，或是避免全距不出现负值时,偏歪分配：单边规格、信息隐藏,规格下限,(二)直方图 -Histogram,左绝壁型(右绝壁型) 说明:直方图之平均值位在极左方，次数在左半部急高，而右半部急落。 解析:当把规格以下之数据，完全剔除时，就会出现此种情形。,截断分配：全检剔除,规格下限,(二)直方图 -Histogram,双峰型 说明:分布在中央的次数比较少，且在左右各有一座山。 解析:平均值相异的两类数据分布混合在一超时，即会出现这种情形,双峰分配：来自不同的群体,(二)直方图 -Histogram,离岛型 说明:在直方图的左端或右端出现分离的小
6、岛 解析:不同状况的数据混在一起或发生异常时,离岛分配：特别原因,(三)散布图 Scatter Diagram,将两变数置于纵轴、横轴上，并将测得值点、记上去所制成之图，称为“散布图”。散布图通常是用来研究两变数间之相关联性 (正相关、负相关、或无相关) 。,(三)散布图 Scatter Diagram,（一）正相关,（二）负相关,（三）无相关,（四）曲线相关,(三)散布图 Scatter Diagram,(三)散布图 Scatter Diagram,调查两特性值之间是否相关:可经由视觉直接解析判断其相关性，如温度VS冷饮的销售量。可判断异常值之存在:异常值多半因为作业失误、测量失误、转记失误
7、等而发生的，在制作散布图时，这些异常值常会偏离其它值甚多，很容易察觉出来。应用于问题解决步骤中:当找出了某现象所发生的原因后，便可利用散布图来验证其是否为具有重大影响力之要因.(即用以判断要因影响特性之程度: 正相关 ? 负相关? 无相关?),散布图的使用,(四)柏拉图 Pareto Diagram,为何叫柏拉图 Pareto Chart 柏拉图为十九世纪意大利经济学家柏拉图(V. Pareto)调查国民所得分配时，发现少部分的人, 占有大部份财富。 80/20 法则: 80% 的问题集中于20% 的项目中，故控制 20%的项目即可解决 80%的问题。 柏拉图的基本观念是: 以有限的人力和时间
8、，有效的解决问题。,(四)柏拉图 Pareto Diagram,用途1. 找出问题点，决定改善项目及顺序。 2. 辨清各项目之影响度，可做为设定改善目 标之依据。 3. 报告或记录用 4. 改善效果的确认,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,制作顺序 1. 决定欲调查之主题，收集数据。 2. 将数据依照其发生之原因或现象分类整理，计算出各项目之累计次数。 3. 将问题项目依其发生次数之大小顺序排列，其它项置于最后，同时计算出每一项所占累计总和的百分比。 4. 计算累积百分比。,2007年冲压部上正客
9、诉汇总,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,图形内容名称,图形内容数值,X轴坐标内容,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,填入相应的图形文字说明,(四)柏拉图 Pareto Diagram,鼠标移动上去，左键双击,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,鼠标移动上去，左键
10、双击,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(四)柏拉图 Pareto Diagram,双击,(四)柏拉图 Pareto Diagram,150改为0,(四)柏拉图 Pareto Diagram,(五)管制图 Control Chart,仅简单介绍 管制图为一种图形表示的工具，用以显示从样本中量测或计算所得之质量特性。管制图不仅能将数值以曲线表示，观察其变化之趋势，并可透过它实时判定制程是否有发生异常的趋势或已发生异常。,(五)管制图 Control Chart,管制图范例 - Chart,异常点 Out-of-Control,(历史资料)平均值,管制上限(UCL): +3,管制下限(L
11、CL): -3,样本平均值,(五)管制图 Control Chart,平均值 :所有数值的总和除以此群数据的总数的值 (详见小学课本第九册) . ex 全距 R :群体中最大与最小数值的差距 . 非常易于计算. ex 母体, Population N 母体平均值u 所有可能的取样结果总称。 Example骰子、全校数学成绩 样本, Sample n 样本平均值由母体中随机抽取的小部份数量。Example 机遇原因 :不可避免、非人为、不易控制之原因 非机遇原因 :可避免、人为、可控制之原因,(五)管制图 Control Chart,管制图的目的： 1.维持制程在稳定状态中 2.实时找出非机遇原
12、因异常趋势、异常发生 3.消除问题，立即改善 4.重复此一循环，持续监控,(五)管制图 Control Chart,管制图的种类: 计量值管制图(Control Charts for Variables)数据由量具实际量测而得,数值为连续性 !的Chart计数值管制图(Control Charts for Attributes) 数据由单位计数而得,数值为离散性 !的 P Chart,(六)特性要因图 -Characteristic Diagram,特性要因图是管理、改善工作所不可欠缺的品管七大手法之一，因其状似鱼骨特别为它取名鱼骨图。因为其为日本东京大学石川教授所提出，有人称之为石川图。所谓
13、特性要因图，系指整理特性(结果)，以及可能对之造成影响的要因(原因)的关连性，用状似鱼骨的图形，有系统地汇集而成的。,(六)特性要因图 -Characteristic Diagram,何谓特性?特性是指工作的结果或是工程产生的结果。就是问题 何谓要因?所谓要因是指，对结果(特性)造成影响，而被举出来的原因一般而言在制造部门中特性与产品质量的差距有关的话，通常起因于5M的差别，因此大骨的要因最好用5M检讨，但是也不必拘泥于此。所谓5M 是指：Man: 人 (作业者)。Machine: 机 (机器、设备装置)Material: 料 (材料零件)Method: 法 (作业方法)Measurement
14、: 量测 (作业环境与测量方式),头脑风暴,四大原则摒弃批评主义欢迎自由发挥的奇特意见创意愈多愈好创意的组合与连想 与会人员以612人为最宜主席与记录须有良好的创造力、分析力及摘要的能力 议题专门而具体，范围小会前发给参考1560分钟,如何做一个好的鱼骨图？,骨骼强健 正确的鱼头(太大?太小?)+明显的主骨+完整的大骨(人,机,料,法,量测),如何做一个好的鱼骨图？,至少问到二次因小骨 至少两跟中骨,如何挑选重要原因,真 原 因：真实且有影响 重要原因：影响度高之真原因 影响比重 频度 验证方法 三现、数据收集 过去资料统计 推估（由以后活动验证）可以这么说，特性要因图是整个过程分析的基础。,
15、(七)层别法 Stratification,层别法(Stratification) 是一种概念其并没特定的图形表示，这在七大手法中是较为特别的一种，但其确为质量管理的一种发现不良因素的有效技术 透过数据的分类，寻找事实的真正原因分开观察并搜集资料按照特性加以分门别类，以找出其间的差异前面的六种手法都是层别法的一种表现方式前面的六种手法，其实都已经包含了层别法的观念,(七)层别法 Stratification,确定使用层别法的目的做某件事之前，必须了解因何目的而做？ 为何这样做？ 好处在那儿?在使用层别法之前，首要即是确定为何种目的，使用何种层别；为了 评定作业员的绩效、生产线的效率、还是分析不
16、良原因等。 层别的项目一般影响质量特性的原因包括时间、原料、机器设备、作业方法与作业的人员等。,(七)层别法 Stratification,层别 作业员别 原材料别机械别作业方法别时间别,层别项目 人员、年龄、年资、男女、班别、学历 供货商别、批号、材质、存放场所、存放 时间、生产期间 机型别、机种别、年份别、新旧别、生产 线别 工程别、温度、压力、作业时间别、批号、速度 日夜别、上、下午别、周别、月别、年别,(七)层别法 Stratification,某工程单位制作防焊底片缺点层别分析如下：（一）依缺点项目,(七)层别法 Stratification,（张）,(七)层别法 Stratific
17、ation,（三）依料号型态,(七)层别法 Stratification,结论： 1. 缺点以NP孔漏刮、SMD间距不足、Ring不够大测点漏做四项已占总缺点之 82%，应列为优先改善。 2. 甲、乙、丙三人的缺点数无明显差异，但每人的缺点项目则大有不同应针对个别人员加以改善。 3. 以Note Book和主机板较易产生缺点，应与其它料号比较找出原因。,总结,查检表(Checklist) : 收集、整理资料 直方图(Histogram): 展示数据的分布情况 散布图(Scatter Diagram): 展示变量之间的关系 柏拉图(Pareto Diagram): 确定主导因素 管制图(Control Chart): 制程稳定性 特性要因图(Characteristic Diagram): 寻找引发结果的原因 层别法(Stratification): 从不同角度层面发现问题,
